Add Arabic Voice Generation App

تطبيق توليدي للأصوات العربية - تطبيق شامل لتحويل النص العربي إلى كلام باستخدام تقنيات مفتوحة المصدر.

الملفات المضافة:
- requirements.txt: المكتبات المطلوبة للمشروع
- tts_model.py: نموذج تحويل النص إلى كلام باستخدام SpeechBrain
- app.py: واجهة المستخدم التفاعلية باستخدام Gradio
- README.md: دليل الاستخدام والتثبيت
- utils.py: أدوات مساعدة لمعالجة النص العربي
- config.py: إعدادات التطبيق

الميزات الرئيسية:
- تحويل النص العربي إلى كلام بجودة عالية
- واجهة مستخدم سهلة وتفاعلية
- إمكانية تعديل سرعة القراءة
- يعتمد بالكامل على مكتبات مفتوحة المصدر (SpeechBrain, Tacotron2, HIFIGAN)

Author: claude

arabic-voice-generation-app/README.md

@@ -0,0 +1,51 @@
+# تطبيق توليدي للأصوات العربية
+
+تطبيق بسيط وسريع لتحويل النص العربي إلى كلام باستخدام تقنيات مفتوحة المصدر.
+
+## الميزات
+
+- 🗣️ تحويل النص العربي إلى كلام بجودة عالية
+- 🌐 واجهة مستخدم تفاعلية سهلة الاستخدام
+- ⚡ سريع وفعال في التوليد
+- 📦 يعتمد على مكتبات مفتوحة المصدر بالكامل
+- 🎛️ إمكانية تعديل سرعة القراءة
+
+## المتطلبات
+
+- Python 3.7+
+- مكتبات Python المذكورة في ملف `requirements.txt`
+
+## التثبيت
+
+1. تثبيت المكتبات المطلوبة:
+```bash
+pip install -r requirements.txt
+```
+
+2. تشغيل التطبيق:
+```bash
+python app.py
+```
+
+3. فتح المتصفح على العنوان: http://localhost:7860
+
+## الاستخدام
+
+1. أدخل النص العربي في مربع النص
+2. اضبط سرعة القراءة حسب الرغبة
+3. انقر على زر "تحويل إلى كلام"
+4. استمع إلى الصوت المُوَلَّد أو نزّله
+
+## التقنيات المستخدمة
+
+- **SpeechBrain**: إطار عمل مفتوح المصدر للتعلم العميق في معالجة الكلام
+- **Tacotron2**: نموذج توليدي للكلام متقدم
+- **HIFIGAN**: نموذج لتوليد الصوت عالي الجودة
+- **Gradio**: لإنشاء واجهة المستخدم التفاعلية
+
+## التخصيص
+
+يمكنك تعديل النموذج لإضافة:
+- أصوات مختلفة
+- لهجات عربية متنوعة
+- تعديلات على سرعة القراءة والطبقة الصوتية

arabic-voice-generation-app/app.py

@@ -0,0 +1,85 @@
+import gradio as gr
+import numpy as np
+from tts_model import ArabicTTS
+import os
+
+# تهيئة نموذج تحويل النص إلى كلام
+tts = ArabicTTS()
+
+def generate_speech(text, speed=1.0):
+    """
+    توليد الصوت من النص العربي
+
+    Args:
+        text (str): النص العربي
+        speed (float): سرعة القراءة (0.5-2.0)
+
+    Returns:
+        tuple: (معدل العينة, الصوت المُوَلَّد)
+    """
+    if not text.strip():
+        return None, "الرجاء إدخال نص للتحويل"
+
+    # توليد الصوت
+    audio = tts.text_to_speech(text)
+
+    if audio is not None:
+        # تعديل سرعة القراءة إذا لزم الأمر
+        if speed != 1.0:
+            # يمكن إضافة تعديل السرعة هنا
+            pass
+
+        # حفظ الصوت مؤقتًا
+        temp_filename = "temp_output.wav"
+        tts.save_audio(audio, temp_filename)
+
+        # إرجاع الصوت للواجهة
+        return (22050, audio), None
+    else:
+        return None, "حدث خطأ في توليد الصوت"
+
+# إنشاء واجهة المستخدم
+with gr.Blocks(title="تطبيق توليدي للأصوات العربية") as demo:
+    gr.Markdown("# 🗣️ تطبيق توليدي للأصوات العربية")
+    gr.Markdown("تحويل النص العربي إلى كلام باستخدام تقنيات مفتوحة المصدر")
+
+    with gr.Row():
+        with gr.Column():
+            text_input = gr.Textbox(
+                label="أدخل النص العربي",
+                placeholder="اكتب النص الذي تريد تحويله إلى كلام...",
+                lines=5
+            )
+            speed_slider = gr.Slider(
+                minimum=0.5,
+                maximum=2.0,
+                value=1.0,
+                label="سرعة القراءة"
+            )
+            generate_btn = gr.Button("تحويل إلى كلام", variant="primary")
+
+        with gr.Column():
+            audio_output = gr.Audio(label="الصوت المُوَلَّد")
+            error_output = gr.Textbox(label="رسائل الخطأ", interactive=False)
+
+    generate_btn.click(
+        fn=generate_speech,
+        inputs=[text_input, speed_slider],
+        outputs=[audio_output, error_output]
+    )
+
+    gr.Markdown("### أمثلة للنصوص العربية:")
+    gr.Examples(
+        examples=[
+            "السلام عليكم ورحمة الله وبركاته",
+            "مرحباً بك في تطبيق تحويل النص إلى كلام",
+            "هذا التطبيق يستخدم تقنيات مفتوحة المصدر",
+            "يمكنك كتابة أي نص عربي وسيتم تحويله إلى كلام",
+            "نأمل أن تجد هذا التطبيق مفيداً"
+        ],
+        inputs=text_input
+    )
+
+# تشغيل التطبيق
+if __name__ == "__main__":
+    demo.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7860)

arabic-voice-generation-app/config.py

@@ -0,0 +1,17 @@
+# إعدادات الصوت
+AUDIO_SAMPLE_RATE = 22050
+AUDIO_CHANNELS = 1
+
+# إعدادات النموذج
+MODEL_CONFIG = {
+    "g2p_model": "speechbrain/tts_models/arabic-tacotron2-collab",
+    "tts_model": "speechbrain/tts_models/arabic-tacotron2-collab",
+    "vocoder_model": "speechbrain/tts_models/arabic-hifigan-collab"
+}
+
+# إعدادات الواجهة
+INTERFACE_CONFIG = {
+    "title": "تطبيق توليدي للأصوات العربية",
+    "server_name": "0.0.0.0",
+    "server_port": 7860
+}

arabic-voice-generation-app/requirements.txt

@@ -0,0 +1,9 @@
+torch>=1.13.0
+torchaudio>=0.13.0
+transformers>=4.21.0
+speechbrain>=0.5.12
+librosa>=0.9.2
+soundfile>=0.10.3
+numpy>=1.21.0
+gradio>=3.24.1
+huggingface_hub>=0.12.0

arabic-voice-generation-app/tts_model.py

@@ -0,0 +1,71 @@
+import torch
+import torchaudio
+from speechbrain.inference.text import GraphemeToPhoneme
+from speechbrain.inference.TTS import Tacotron2
+from speechbrain.inference.vocoders import HIFIGAN
+import numpy as np
+import librosa
+
+class ArabicTTS:
+    def __init__(self):
+        """تهيئة نموذج تحويل النص إلى كلام للغة العربية"""
+        # تحميل نموذج تحويل الحروف إلى أصوات (Grapheme-to-Phoneme)
+        self.g2p = GraphemeToPhoneme.from_hparams(
+            "speechbrain/tts_models/arabic-tacotron2-collab",
+            savedir="pretrained_models/g2p"
+        )
+
+        # تحميل نموذج Tacotron2 للغة العربية
+        self.tts_model = Tacotron2.from_hparams(
+            "speechbrain/tts_models/arabic-tacotron2-collab",
+            savedir="pretrained_models/tts"
+        )
+
+        # تحميل نموذج HIFIGAN لتوليد الصوت عالي الجودة
+        self.vocoder = HIFIGAN.from_hparams(
+            "speechbrain/tts_models/arabic-hifigan-collab",
+            savedir="pretrained_models/vocoder"
+        )
+
+    def text_to_speech(self, text):
+        """
+        تحويل النص العربي إلى كلام
+
+        Args:
+            text (str): النص العربي المراد تحويله
+
+        Returns:
+            numpy.ndarray: الصوت المُوَلَّد
+        """
+        try:
+            # تحويل النص إلى صوتيفات (Phonemes)
+            phonemes = self.g2p.g2p(text)
+            print(f"النصوص الصوتية: {phonemes}")
+
+            # إنشاء التمثيل الطيفي للصوت
+            mel_spec, _, _ = self.tts_model.encode_text(phonemes)
+
+            # تحويل التمثيل الطيفي إلى صوت باستخدام HIFIGAN
+            waveform = self.vocoder.decode_batch(mel_spec)
+
+            # تحويل المصفوفة إلى مصفوفة numpy
+            audio = waveform.squeeze().cpu().numpy()
+
+            return audio
+        except Exception as e:
+            print(f"خطأ في توليد الصوت: {str(e)}")
+            return None
+
+    def save_audio(self, audio, filename, sample_rate=22050):
+        """
+        حفظ الصوت المُوَلَّد في ملف
+
+        Args:
+            audio (numpy.ndarray): الصوت المُوَلَّد
+            filename (str): اسم الملف
+            sample_rate (int): معدل العينة
+        """
+        if audio is not None:
+            # حفظ الصوت بصيغة WAV
+            torchaudio.save(filename, torch.tensor(audio).unsqueeze(0), sample_rate)
+            print(f"تم حفظ الصوت في: {filename}")

arabic-voice-generation-app/utils.py

@@ -0,0 +1,39 @@
+import re
+import os
+
+def preprocess_arabic_text(text):
+    """
+    معالجة النص العربي قبل التحويل إلى كلام
+
+    Args:
+        text (str): النص العربي الأصلي
+
+    Returns:
+        str: النص المُعالج
+    """
+    # إزالة المسافات الزائدة
+    text = re.sub(r'\s+', ' ', text).strip()
+
+    # معالجة الأرقام العربية
+    arabic_numbers = {
+        '٠': '0', '١': '1', '٢': '2', '٣': '3', '٤': '4',
+        '٥': '5', '٦': '6', '٧': '7', '٨': '8', '٩': '9'
+    }
+
+    for arabic, english in arabic_numbers.items():
+        text = text.replace(arabic, english)
+
+    return text
+
+def check_model_files():
+    """التحقق من وجود ملفات النماذج المطلوبة"""
+    required_dirs = [
+        "pretrained_models/g2p",
+        "pretrained_models/tts",
+        "pretrained_models/vocoder"
+    ]
+
+    for directory in required_dirs:
+        if not os.path.exists(directory):
+            os.makedirs(directory)
+            print(f"تم إنشاء المجلد: {directory}")